本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割系統(tǒng)與方法。

背景技術(shù)：

1、對(duì)病理圖像中的細(xì)胞核進(jìn)行分割并獲取相關(guān)形態(tài)信息，可以輔助病理醫(yī)生對(duì)癌癥的狀態(tài)、病人的預(yù)后進(jìn)行診斷。

2、而病理圖像掃描之后的分辨率大小往往達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別，且一張圖像上的細(xì)胞核數(shù)量眾多、形態(tài)各異、位置密集，因此很難通過(guò)手工進(jìn)行分割。

3、隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，針對(duì)病理圖像上的細(xì)胞核進(jìn)行自動(dòng)分割、分類任務(wù)的模型也已經(jīng)出現(xiàn)。

4、但這些模型為了達(dá)到優(yōu)良的分割性能，往往設(shè)計(jì)臃腫，這導(dǎo)致了運(yùn)行這些模型時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)設(shè)備的要求較高。且模型對(duì)病理圖像的處理時(shí)間較長(zhǎng)，比如目前主流的細(xì)胞核分割模型在一整張病理切片的處理時(shí)間需要一個(gè)小時(shí)以上，在計(jì)算能力更落后的設(shè)備上則需要更久的時(shí)間。

5、這樣的情況限制了其用于輔助診斷的廣泛應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，提供一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割系統(tǒng)與方法。

2、本發(fā)明能在計(jì)算能力較低的設(shè)備上也能運(yùn)行，且在同等硬件條件下時(shí)，運(yùn)行時(shí)間相比其他細(xì)胞核分割模型大大減少，同時(shí)保持了優(yōu)秀的分割、分類效果。因此，本發(fā)明具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值以及推廣的前景。

3、本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

4、一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割方法，包括如下步驟：

5、s1.先用細(xì)胞核分割數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽監(jiān)督教師模型的訓(xùn)練；

6、s2.將訓(xùn)練好的教師模型通過(guò)獲取有效知識(shí)的知識(shí)蒸餾方法，將圖像信息捕獲能力教授給學(xué)生模型；在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽也參與學(xué)生模型訓(xùn)練時(shí)的監(jiān)督；

7、s3.得到的學(xué)生模型具備了在病理圖像上對(duì)細(xì)胞核準(zhǔn)確分割和分類。

8、所述細(xì)胞核分割時(shí)把要處理的病理圖像放在同一個(gè)文件夾內(nèi)，同批送入模型即得到對(duì)應(yīng)的細(xì)胞核分割結(jié)果。

9、一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割系統(tǒng)，包括

10、提取圖像信息器；

11、預(yù)測(cè)細(xì)胞核背景解碼器；

12、細(xì)胞核分界邊緣解碼器；

13、細(xì)胞核類別解碼器；

14、所述預(yù)測(cè)細(xì)胞核背景解碼器、細(xì)胞核分界邊緣解碼器和細(xì)胞核類別解碼器最后得到的結(jié)果應(yīng)用到分水嶺算法，生成了細(xì)胞核實(shí)例掩碼；

15、所述預(yù)測(cè)細(xì)胞核背景解碼器依次包含兩個(gè)含dense?block解碼器模塊c和圖像信息解碼模塊a；

16、所述細(xì)胞核分界邊緣解碼器依次包含兩個(gè)含dense?block、曲率的解碼器模塊e和圖像信息解碼模塊a；

17、所述細(xì)胞核類別解碼器，依次包含兩個(gè)含dense?block、空洞卷積的解碼器模塊d和含空洞卷積解碼器模塊b。

18、本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：

19、現(xiàn)有的核分割模型運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)設(shè)備計(jì)算能力要求高，限制了計(jì)算機(jī)輔助診斷的廣泛應(yīng)用和推廣。本發(fā)明提供了一個(gè)高效的輕量級(jí)細(xì)胞核分割模型，以輕量網(wǎng)絡(luò)作為器，在多任務(wù)架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)解碼器。

20、本發(fā)明采用知識(shí)蒸餾方法，通過(guò)學(xué)習(xí)有效知識(shí)，提高模型對(duì)細(xì)胞核進(jìn)行分割、分類的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割方法，其特征在于包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割方法，其特征在于細(xì)胞核分割時(shí)把要處理的病理圖像放在同一個(gè)文件夾內(nèi)，同批送入模型即得到對(duì)應(yīng)的細(xì)胞核分割結(jié)果。

3.一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割系統(tǒng)，其特征在于包括

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于有效知識(shí)獲取的輕量級(jí)細(xì)胞核分割系統(tǒng)與方法；先用細(xì)胞核分割數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽監(jiān)督教師模型的訓(xùn)練；將訓(xùn)練好的教師模型通過(guò)獲取有效知識(shí)的知識(shí)蒸餾方法，將圖像信息捕獲能力教授給學(xué)生模型；在此過(guò)程中，數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽也參與學(xué)生模型訓(xùn)練時(shí)的監(jiān)督；得到的學(xué)生模型具備了在病理圖像上對(duì)細(xì)胞核準(zhǔn)確分割和分類。細(xì)胞核分割時(shí)把要處理的病理圖像放在同一個(gè)文件夾內(nèi)，同批送入模型即得到對(duì)應(yīng)的細(xì)胞核分割結(jié)果。本發(fā)明能在計(jì)算能力較低的設(shè)備上也能運(yùn)行，且在同等硬件條件下時(shí)，運(yùn)行時(shí)間相比其他細(xì)胞核分割模型大大減少，同時(shí)保持了優(yōu)秀的分割、分類效果。因此，本發(fā)明具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值以及推廣的前景。

技術(shù)研發(fā)人員：羅靖鑫,韓楚,韓國(guó)強(qiáng),劉再毅,趙秉超,鐘雨萍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：華南理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19